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# **安全库存（Safety Stock）模型详解与Python代码示例**

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# **一、安全库存模型概述**

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# 安全库存（Safety Stock），又称保险库存，是企业在供应链管理中为应对未来物资供应或需求等不确定因素（如物料订货周期增长、到货延期等）而预先准备的缓冲库存。它旨在确保在需求超出预计或供应出现延迟时，企业仍能满足客户需求，避免因缺货导致的订单丢失或生产中断。

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# 安全库存的计算涉及多个因素，包括平均每天需求、订货周期、提前期以及需求的波动系数等。通过综合考虑这些因素，企业可以制定出合理的安全库存策略，以平衡库存成本和缺货风险。

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# **二、安全库存计算模型**

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# 在本文中，我们将介绍一种简单的安全库存计算模型——简单安全库存算法。该算法基于历史需求数据、订货周期和提前期来计算安全库存。具体公式如下：

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# \[ \text{安全库存} = \text{平均每天需求} \times (\text{订货周期} + \text{提前期}) \times \text{需求的波动系数} \]

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# 其中：

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# - 平均每天需求：指历史需求数据的平均值。

# - 订货周期：指从下单到货物到达的时间。

# - 提前期：在某些情况下，提前期可能与订货周期相同，但在某些情况下，它可能包括额外的准备或运输时间。

# - 需求的波动系数：考虑历史需求数据中的波动情况，一般根据经验或统计方法确定。

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# **三、Python代码示例**

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# 下面是一个使用Python实现简单安全库存算法的示例代码：

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import pandas as pd

import numpy as np



# 假设我们有以下历史需求数据

demand_data = [100, 120, 90, 110, 130, 105, 125, 115]  # 示例数据，实际中应从数据源获取



# 计算平均每天需求

average_demand = np.mean(demand_data)



# 设定订货周期和提前期（单位：天）

order_cycle_time = 7  # 假设订货周期为7天

lead_time = 2  # 假设提前期为2天



# 设定需求的波动系数（根据经验或统计方法确定）

demand_variability_factor = 1.2  # 假设波动系数为1.2



# 使用简单安全库存算法计算安全库存

safety_stock = average_demand * (order_cycle_time + lead_time) * demand_variability_factor



# 输出结果

print(f"平均每天需求：{average_demand}")

print(f"订货周期：{order_cycle_time}天")

print(f"提前期：{lead_time}天")

print(f"需求的波动系数：{demand_variability_factor}")

print(f"安全库存：{safety_stock}")



# 注释：

# 本代码示例演示了如何使用Python和简单的数学公式来计算安全库存。

# 在实际应用中，企业可能需要从数据库或API获取历史需求数据，并根据实际情况调整订货周期、提前期和波动系数等参数。

# 此外，企业还可以考虑使用更复杂的统计模型或仿真方法来计算安全库存，以更准确地预测未来需求并优化库存管理。
